机器人几何参数标定误差模型对定位精度影响研究

机器人几何参数误差是影响机器人定位精度的主要因素,通过对几何参数标定能够有效提高机器人定位精度。为了解决机器人在标定过程中的奇异性问题,采用改进的Denavit-Hartenberg(MDH)方法建立机器人几何参数模型,根据微分误差原理分别建立了机器人几何参数标定位姿误差和位置误差及姿态误差模型,并通过对几何参数冗余性分析及采用Levenberg-Marquardt(LM)算法辨识几何参数误差,研究不同误差模型对机器人定位精度影响。实验结果表明:采用位姿误差模型对机器人几何参数标定后其末端位置和姿态精度均能提升约75%,适于在有高精度定位要求的机器人中推广应用。

测控技术与仪器专业通专融合教学思路与课程体系初探

在习近平总书记八个“相统一”教育理念下,探索测控技术与仪器专业通专融合课程体系与教学思路。测控技术与仪器专业是一个多学科交叉融合的专业,通识教育与专业教育的适度融合更有利于该专业的发展和人才培养。基于新工科建设与工程教育专业认证背景,确立了通专融合课程体系建设目标,初步探索了实施步骤,为进一步实现通专融合奠定了良好的理论基础。

基于姿态与力测量的手功能自动康复评估方法

脑卒中后约70%的患者存在手部功能障碍,需要长期进行康复治疗。康复评估是制定康复治疗方案的科学依据。现有手功能评定方法需要有经验的医生指导患者完成目标任务,其评分机制具有一定的主观性,而且持续时间较长,整个评估过程不仅费力、复杂,还降低了患者的舒适度。目前仍缺乏准确的手功能自动评估系统,开发客观、定量、可靠的测量设备,实现手功能自动评估在康复医学中具有重要意义。因此,提出一种基于柔性阵列式薄膜压力传感器(Flexible Array Pressure Sensor,FAPS)和RGBD相机的自动Fugl-Meyer手功能评估系统。该系统采用Leap Motion双目视觉传感器跟踪手部/手腕的运动姿态,将FAPS分别附着在5种抓握工具上,记录5种抓握方式下手部的力信息。设计包含教学视频的上位机平台,指导患者康复评估动作。分别提取运动姿态和力信息的特征值,设计基于不同条件的逻辑规则分类方法进行每个动作的评定。进行了初步实验,结果证明该系统可用于手部运动功能的康复评估。

基于全位姿测量优化的机器人精度研究

随着机器人在高端制造业、航空航天、医疗等领域广泛应用,对其全位姿精度要求越来越高。采用激光跟踪仪对机器人末端执行器进行全位姿实测,研究基于几何参数标定的机器人精度提升方法。首先,建立了串联机器人(MDH)模型;其次,提出了基于拟随机序列产生初始位置的改进乌鸦搜索算法(ICSA)用于标定机器人几何参数,建立了用ICSA标定机器人几何参数目标函数的数学模型,给出了标定的详细步骤。最后,对Staubli Tx60工业机器人进行了实测标定,结果证实:采用提出方法能够快速标定机器人几何参数,标定后的机器人在工作空间内随机选择的测试点其平均绝对位置和姿态误差由标定前的0. 309 6 mm和0. 232 2°减小为标定后的0. 092 6 mm和0. 082 9°,精度大幅提升。该方法简单易实现,效率高,鲁棒性强,稳定性好,适宜于在位置和姿态均有高精度要求的机器人中推广应用。

改进遗传算法与拟随机序列结合评定自由曲线轮廓度误差

为了高效率、高精度检测自由曲线和曲面零件并计算轮廓度误差,提出将改进遗传算法与拟随机序列结合来评定自由曲线轮廓度误差。首先,针对自由曲线因没有已知的解析表达式而常用离散点表示其轮廓的特点,采用非均匀有理B样条(NURBS)来表示自由曲线,并用改进遗传算法优化重建自由曲线;然后,应用拟随机Halton序列均匀产生参数值精确计算点到曲线最短距离。阐述了自由曲线重建时控制顶点及目标函数值的计算方法,确立了改进遗传算法重建自由曲线及采用拟随机序列生成参数值求解点到曲线最短距离的具体步骤。最后,针对仿真实例计算并实测零件曲线轮廓度误差。结果显示,自由曲线轮廓度误差评定精度高于99%,表明提出的方法算法简单、计算速度快、精度高,适于在工程计量中推广应用。

基于坐标测量机的自由曲面检测采样策略

为了实现自由曲面快速精确的检测和评定,研究了检测过程涉及的采样策略.提出采用随机Hamersley采样、简单随机采样和列系统采样3种方法设置自由曲面上的测量点.采用拟粒子群算法优化变换参数,实现被测曲面与设计曲面之间的定位,采用曲面细分法搜索设计模型上与被测点距离最近点以计算自由曲面轮廓度误差.为了对基于坐标测量机（CMM）在不同采样策略下的检测结果进行比较,采用非均匀有理B样条生成零件设计模型,选择相同的加工工艺在不同的加工中心加工多个零件得到粗糙度不同的自由曲面.最后,使用CMM在所设计的采样策略下实测零件,用提出的方法计算零件的轮廓度误差,并与CMM内置软件的计算结果进行比较.实验结果显示：选择随机Hammersley采样法和中等采样点数的采样策略检测效果最佳,不仅测量精度高,而且耗时少、成本低.应用提出的方法计算自由曲面轮廓度误差时,其精度比由CMM内置软件计算结果高10％～22％,表明提出的方法适用于自由曲面零件轮廓度误差的快速精确检测与评定.

模拟失重对小鼠T细胞亚群及IL-2、IL-6活性的影响

目的探讨模拟失重对小鼠T细胞亚群和某些细胞因子活性的影响。方法采用 - 30°头低位尾吊法 ,流式细胞术法测定T细胞亚群 ,用生物学活性检测法测定白细胞介素 - 2 (IL 2 )、白细胞介素 - 6(IL 6)活性。结果模拟失重 3d ,小鼠IL 2和IL 6活性无明显变化 ;模拟失重 7d ,小鼠CD+8、CD+4明显低于正常对照组水平 (P <0 .0 1 ) ,CD+8与CD+4/CD+8的比值呈降低趋势 ,IL 2活性明显降低 (P <0 .0 1 ) ,IL 6活性呈升高的趋势。结论模拟失重 7d对小鼠T细胞亚群和IL 2活性明显降低 ,IL 6活性呈增强趋势。

基于改进遗传算法评定圆柱度误差

针对圆柱度误差评定的特点,提出了一种基于实数编码的改进遗传算法同时实现圆柱度误差的最小区域法、最小外接圆柱法和最大内接圆柱法评定。同时建立了用遗传算法实现圆柱度误差最小区域法、最小外接圆柱法和最大内接圆柱法评定时目标函数数学模型的计算方法。通过不同评价方法对圆柱度误差在不同初始值下进行多次评定,证明该方法都能收敛到全局最优解,而且计算结果稳定。该算法可以推广应用到其它形状误差评定中。

改进遗传算法及其在平面度误差评定中的应用

针对平面度误差评定的特点,提出了一种新颖的基于实数编码的改进遗传算法.该算法采用基于代沟最小的代选择模型,选用BLX-α混合交叉算子,算法简单、鲁棒性强,优化效率高.同时给出遗传算法评定平面度误差时目标函数数学模型的建立方法.最后,通过不同评价方法对同一平面的平面度误差进行评定,结果证明该方法不仅能收敛到全局最优解,而且具有较快的收敛速度.

重力变化对小鼠神经内分泌及免疫功能的影响

为研究航天特殊环境对机体神经内分泌免疫功能的影响，探讨了超重与模拟失重对小鼠脑递质去甲肾上腺素（ＮＡ）、多巴胺（ＤＡ）、五羟色胺（５～ＨＴ）、血浆皮质酮及淋巴细胞转化的影响。结果表明，３级起飞曲线峰值５Ｇ加速度（约８００Ｇｓ）作用后即刻ＮＡ、ＤＡ升高，皮质酮和Ｔ细胞转化增加，Ｂ细胞转化显著降低，作用后７２小时ＮＡ、ＤＡ、皮质酮恢复，Ｔ、Ｂ细胞转化明显升高，５－ＨＴ升高，作用后１４４小时ＮＡ、ＤＡ、５－ＨＴ均恢复正常组水平，皮质酮则明显降低，Ｔ、Ｂ细胞转化开始恢复，但仍高于正常对照组水平。模拟失重等因素作用１２ｄ，小鼠脑ＮＡ、ＤＡ升高，５－ＨＴ无变化，皮质酮明显升高，Ｔ、Ｂ细胞转化明显降低。

改进遗传算法用于自由曲线重建研究

提出一种基于改进遗传算法的自由曲线重建方法,该改进遗传算法基于实数编码,采用基于代沟最小的代选择模型,选用BLX-α混合交叉算子,算法简单、优化效率高;其中用非均匀有理B样条表示自由曲线,以重建曲线上点与测得数据点间的欧式距离的平均值作为目标函数,曲线参数化、节点向量及控制顶点的权值通过改进遗传算法优化确定,再根据已确定的数据参数和控制顶点权值用最小二乘法计算控制顶点坐标,完成自由曲线重建。实例证明,该算法不仅计算速度快,重建曲线精度高,而且算法鲁棒性强,可以方便地实现不同次数和不同控制顶点个数的自由曲线重建。

刺玫果对噪声所致小鼠免疫功能改变的扶正作用

噪声对人体的危害是多方面的,也是相当严重的。除损伤听觉器官外,对神经系统、心血管系统和消化和内分泌系统等方面也有不良的影响。从近年来研究的结果可以看出,长期处于噪声环境下的作业人员一般主诉:耳鸣、头痛、头晕、失眠、多梦、乏力、记忆力减退等,还可引起高血压、消化和内分泌功能障碍。而噪声对免疫系统功能的影响,研究的甚少。本文目的是研究纺织噪声对小鼠免疫功能的影响以及刺玫果的防护效果。

用遗传算法实现信号转换电路的非线性校正

采用了遗传算法的最新成果 ,提出了一种新颖的基于实数编码的改进遗传算法用以校正信号转换电路的非线性误差。该算法采用基于代沟最小的代选择模型 ,选用 BLX-α混合交叉算子和非一致变异算子 ,算法简单、鲁棒性强、优化效率高。仿真和实验表明 ,用本文提出的方法对信号转换电路进行非线性校正不仅能够自动搜索到最优多项式 ,而且精度高于最小二乘法。该算法同样适用于传感器等其他电子测量元件的非线性校正。

基于改进粒子群算法的机器人几何参数标定研究

为了提高机器人末端绝对定位精度,提出了基于改进粒子群算法(IPSO)的机器人几何参数标定方法.首先,为避免当机器人相邻两轴线平行或接近平行时,模型存在奇异性,建立了串联机器人MDH模型;其次,针对机器人几何参数标定特点,提出用改进粒子群算法优化标定机器人几何参数,其中粒子初始位置和速度由拟随机Halton序列产生,采用浓缩因子法修改粒子飞行速度,建立了用IPSO标定机器人几何参数目标函数数学模型,确立了用该算法优化标定几何参数的具体步骤.通过对ER10L-C10工业机器人仿真与实测标定,结果证实:采用该方法能够快速标定机器人几何参数,经标定后的机器人末端绝对定位精度有大幅提高.该算法简单,鲁棒性强,易于在工业机器人标定中推广应用.

基于拟随机序列求解点到自由曲线最短距离

自由曲线因没有已知的解析表达式,轮廓常用离散点表示。在进行计算机辅助几何设计或求解轮廓的形状误差时,无法得到计算点到自由曲线的最短距离。提出用非均匀有理B样条表示自由曲线,应用改进遗传算法重建自由曲线,基于拟随机Halton序列均匀产生数据参数值计算点到重建自由曲线最短距离。实例证实了所提出方法不仅算法简单、计算速度快,而且求得距离能够逼近理论值,精确度非常高,适于在逆向工程及自由曲线轮廓度误差精密评定中推广应用。

基于进化策略的平面度误差评定

本文针对平面度误差评定的特点,提出了将进化策略应用于平面度误差评定中的算法。该算法基于实数编码,采用(μ+A)选择策略和高斯变异算子,即父代种群参与竞争,算法简单、鲁棒性强、优化效率高;同时给出进化策略评定平面度误差时目标函数的计算方法。最后,通过不同评价方法对实测平板的平面度误差进行评定,结果证明该方法不仅能快速找到最小区域解,而且计算结果的稳定性好,易于在其他形状误差评定中推广使用。

基于实数编码的改进遗传算法及在平面度误差评定中的应用

针对平面度误差计算的特点 ,提出了一种基于实数编码的改进遗传算法。该算法的遗传算子采用确定式良种选择、非一致算术交叉及基本位变异策略 ;交叉和变异概率根据个体适应度大小来自适应地确定 ;同时给出遗传算法评定平面度误差时适应度的计算方法。最后 ,通过不同评价方法对同一平面的平面度误差进行评定 ,结果证明该方法不仅能收敛到全局最优解 。

基于最优位姿集的机器人标定及不确定度评定

为解决因标定位姿点随机选择导致机器人标定结果不稳定、可靠性低问题,研究了基于雅克比矩阵奇异值计算可观测指标的最优位姿点数目及最优位姿集选择算法,建立了机器人MDH模型,采用LM算法对几何参数进行辨识,使用LeicaAT960激光跟踪仪分别在最优位姿集和随机位姿集下对Staubli TX60机器人末端位姿大量实测;在分析研究机器人标定不确定度来源基础上,采用测量不确定指南(GUM)计算几何参数标定的不确定度及蒙特卡洛模拟法对机器人末端位置不确定度进行评估,结果表明,经最优位姿集标定后的机器人不仅在测试点精度有大幅提升,而且几何参数及末端位置平均不确定度约为随机位姿集标定的0.11倍,标定结果稳定可靠,泛化能力强,适于在高精度、大范围作业场合推广应用。

基于双目视觉的双臂协作教学机器人研究与设计

为弥补智能制造、机器人工程等新专业实验装置短缺、学生创新实践能力亟待提升等问题,本文设计了一种基于双目视觉的双臂协作教学机器人.双臂机械部分设计呈对称结构,底座大而稳定,可以降低制造成本及协作抓取难度;研究设计的示教动作还原算法和重投影误差最小化算法,可以提升机器人末端位姿数据采集精度,使双臂协作抓取更准确稳定.该系统不仅能够通过上位机拖动控制双臂运动完成示教编程及动作组实验,而且还能够进行基于视觉引导的图像处理及单臂抓取实验、运动分析实验、在线编程与协调抓取开放实验.该系统成本低、功能丰富、综合性强,且兼具拖动示教与开放性特点,有助于提升学生创新实践能力,非常适合在智能制造、机器人工程等专业实验教学过程中推广应用.